SliderSpace开源项目 – 解锁扩散模型的创意潜能

llama-jax是LLaMA的JAX实现，旨在利用Google Cloud TPU进行训练，提供高效、灵活的模型训练解决方案。

Clear.ml 是一个开源的连续机器学习平台，专注于促进 AI/ML 模型的开发、集成、部署和扩展，支持从数据管理到模型训练再到部署的整个生命周期。

SuperDuperDB允许用户在无需将数据移动到复杂管道或专门的向量数据库的情况下，轻松构建AI应用。它直接与数据库集成AI和向量搜索，支持实时推理和模型训练，只需使用Python。

一套用于在Google Cloud Vertex AI和Google Kubernetes Engine上训练和部署模型的Docker镜像

Tiny LLM zh 是一个从零开始的小参数量中文大语言模型，旨在帮助学习者快速掌握大模型相关知识。该项目提供了公开的数据和代码，支持多阶段训练和人类对齐技术，使得用户能够轻松入门并进行相关实验。

ModelScope是一个基于'模型即服务'(MaaS)理念的开源平台，整合了AI社区最先进的机器学习模型，覆盖计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、语音、跨模态和科学计算等多个领域。它提供统一的接口和实现，支持模型的推理、训练和评估，简化了模型在现实世界应用中的使用过程。平台公开了超过700个模型，支持从文本生成到图像处理等多种场景，并可与Hugging Face等社区集成扩展资源。

MosaicML是一家专注于模型训练和微调的公司，发布了一系列新的大型语言模型(LLM)，其中包括专为故事创作设计的模型，旨在支持文学创作和儿童教育。

mst.ai 是一个整合了 GPT-4、Midjourney 和 Stable Diffusion 的三合一 AI 平台，旨在为用户提供文本生成、图像生成和模型训练的功能。平台每天提供 2 次免费 GPT-4 使用，适合用户创建个性化艺术作品、生成文章和分享模型。尽管平台在 2023 年有更新，但 2025 年 3 月可能已停止服务，当前状态不明。

TAID（Temporally Adaptive Interpolated Distillation，时间适应插值蒸馏）是一种新型知识蒸馏方法，专为从大型语言模型（LLM）高效转移知识到小型语言模型（SLM）而设计。它通过时间依赖的中间分布动态地在学生和教师分布之间进行插值，解决了由于教师模型和学生模型之间能力差距过大、模式平均和模式崩溃等问题导致的知识转移效率低下问题。研究表明，TAID通过渐进式和自适应的知识转移过程，提升了蒸馏的性能和稳定性，并在指令调整和预训练场景中表现出色。

Insta 3D是一个创新的AI驱动平台，提供探索、原型制作和开发多种AI应用的创意空间，涵盖游戏、故事创作等多个领域。

Meta Lingua 是一个轻量级、高效且易于修改的大型语言模型（LLM）研究代码库，专为研究者设计，支持模型训练和推理。其核心特点是使用易于修改的 PyTorch 组件，方便研究者尝试新的架构、损失函数和数据集。Meta Lingua 提供端到端的训练、推理和评估功能，模块化设计使其具有高度可重用性和灵活性，能够快速迭代和验证新概念。

Qwak是一个综合性的AI平台，旨在简化机器学习模型的开发、部署和管理。该平台支持各种规模的AI项目，从通用AI和大型语言模型到经典机器学习，提供统一的环境，使用户能够高效地将想法转化为可扩展的AI应用。无论是初创企业还是大型企业，Qwak都提供必要的工具和基础设施，帮助推动AI项目的进展，避免复杂的集成和基础设施管理带来的麻烦。

DinkyTrain是普林斯顿大学NLP团队基于fairseq构建的预训练库，集成了DeepSpeed内核，旨在提供高效的模型训练和简化的训练过程，支持灵活的配置选项。

無界AI是一个专注于AIGC（AI生成内容）赛道的平台，致力于开发符合中国审美的绘画大模型，并结合区块链技术进行版权保护。平台提供多种AI模型，包括二次元模型、通用模型和色彩模型，支持多种高级设置，用户可以通过选择不同模型生成艺术作品。

Intel Extension for Transformers 是一个开源项目，旨在使客户端 CPU 上的大型语言模型（LLM）微调成为可能，特别是在没有 GPU 的情况下。它支持在 CPU 上进行 QLoRA 微调，适用于笔记本电脑环境，并通过优化的性能提升模型训练效率。该项目与 HuggingFace Transformers 兼容，支持 4 位推理，并利用 Intel 神经压缩器提供丰富的模型压缩技术，如量化、剪枝和蒸馏，显著提高了英特尔平台上的推理效率。此外，它还支持自动化的仅限权重的 INT4 量化流程，兼容多个流行的大语言模型，如 Llama2、Llama 和 GPT-NeoX。